Se ha utilizado nuestra plataforma BeDataScience para la creación de modelos de previsión Hierarchical Time Series (HTS), construyendo 5 modelos más desagregados dependientes directamente del modelo generado en la categoría inmediatamente superior.
La solución ha permitido:
1. Coeficientes del modelo
Los coeficientes del modelo se desglosan por Canal, TM, Marca y Envase, mostrando en el detalle del reparto hasta el nivel mínimo. marca y envase. Además, el modelo ofrece la estimación anual y el reparto desglosado por marca de producto, así como la comparativa con los años previos.
2. Interface de visualización
A través de una interface de visualización, se resumen los coeficientes del modelo seleccionado y los parámetros de bondad, así como los gráficos de evolución. Además, se puede visualizar cualquier modelo generado, independientemente del nivel que ocupe en la jerarquía.
3. Estimación de ventas
Partiendo de los modelos previamente calculados y considerando las ventas reales acometidas en el año, la herramienta estima las ventas que quedan por acometer hasta finalizar el año.
